Familie Granite · 3Mrd. Parameter

Granite 4.1 3B Instruct

Dichtes 3B-Modell unter Apache 2.0, 12 Sprachen einschließlich Französisch, 131k ctx, GQA 40Q/8KV. Tool Calling und FIM für Code. Veröffentlicht am 29. April 2026.

🇺🇸 IBM·Lizenz Apache 2.0·Kontext 128k tokens·Erscheinungsdatum 29. April 2026← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Apache 2.0, völlig frei nutzbar
  • Tool-Aufruf und FIM-Code
  • 12 Sprachen, darunter FR
  • 131k Kontext bei einem 3B-Modell
  • Passt in 3 GB VRAM
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —Begrenzte Fähigkeiten zum logischen Schlussfolgern im Vergleich zu 8B/30B
  • —Für anspruchsvolle Chat-Anwendungen 8B bevorzugen
Architektur
Dense Transformer · 40 Schichten · GQA 40Q/8KV · Embedding 2560 · MLP hidden 8 192 · SwiGLU · RoPE · RMSNorm
Training
SFT + RL-Alignment, dieselben Daten und dieselbe Pipeline wie bei den 8B- und 30B-Modellen. 12 Sprachen, darunter FR. NVIDIA-GB200-NVL72-Cluster.
Ideal für
Laptop-AssistentTool calling edgeRAG kompakt

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$ollama run granite4.1:3b
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
2 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
2.5 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
3 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
6 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 5 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Granite 4.1 3B Instruct?

Um Granite 4.1 3B Instruct lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 2 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: RTX 5060 Ti 16 GB — Halten Sie einen Puffer für das System und den Kontext frei; prüfen Sie die Kompatibilität der Engine mit der GPU.

Aktuelles Angebot: RTX 5060 Ti 16 GB
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Unterwegs: Granite 4.1 3B Instruct läuft auch auf einem RTX-Laptop (16 GB VRAM) →

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  • Lebenslanger Online-Zugang
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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~25t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~70t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~160t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900